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【動画で学ぶ】可観測性と自動化でシステム開発と運用のあり方を変革する 複雑化するシステムの開発と運用で課題となるのは「増え続ける管理対象と変わらぬ人員リソース」。本動画では、自動化や可観測性ツールがどのようにこれらの課題を解消できるのか解説します。

透明性のある説明可能なAIとはAIを活用したビジネスを展開しているなら、ことさら正しくAIモデルを選びたいものです。ドリフトによる精度低下や潜在的な問題、致命的なミスに気付けるでしょうか？ 今後、企業がAIモデルを開発、運用していくためには、さまざま なリス...

上司に「モダナイズして」と言われたら

日本IBMのCTOが説く「失敗しないモダナイゼーション」の進め方

eBook「成功事例も多い？ 地味だけど最強『生成AI活用術』、効果が出やすい“ある領域”とは」 労働人口の減少が進む日本では、今後いかに限られた人数でサービスの品質を維持・向上させていけるかが課題となっています...

AIは人材不足の解決策になり得るか？IBMが考える業務のあるべき姿 人材不足の問題が深刻化する中、解決策としてAI技術への期待が高まっています。ベテランのナレッジやノウハウを継承する上で、マニュアル作成や業務標準化、場合によっては...

Forrester: IBM Instana ObservabilityのTotal Economic Impact™（総経済効果） Forrester Consulting の調査から...

AIとITオートメーションのためのエンタープライズ・ガイド ITオートメーションのためのエンタープライズ・ガイド
IBMのリーダーが、AIを活用したITオートメーションについて、その使用理由と使用方法、オートメーションを妨げる問題、開始方法などについて詳しく説明します。

Your AI is only as good as your data To turn your data into the kind of high-quality...

Your AI is only as good as your data To turn your data into the kind of high-quality...

Analyst Report | Storage Impact of AI Lifecycle As AI transitions from experimentation to enterprise-scale...

Modern Storage for the Exascale Era As AI, high-performance computing, and real-time...

The Real State of AI: Hype vs. Reality As AI continues to evolve, the infrastructure...